KFUPM ePrints

Multi-Objective Trajectory Planning of Mobile Parallel Manipulator

l Multi-Objective Trajectory Planning of Mobile Parallel Manipulator. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF (Thesis) - Published Version
Restricted to Abstract Only until 13 June 2013.

3074Kb

Arabic Abstract

في هذا البحث تم اشتقاق النموذجين الحركي والديناميكي للمناول المتوازي المتنقل والذي يتكون من روبوت متوازي متعدد درجة حرية الحركة ومنصة متنقلة ذاتية الحركة ذات عجلات. وتم حل مسألتي الوضع والحركة لهذا الهيكل الهجين بالتفصيل. أيضاً تم حل مسألة توصيف التفرد والتكرر من خلال وضع حدود على مفاصل الحركة وتجنب التفرد. بالاضافة لما سبق وبأخذ بعين الاعتبار الحركة الذاتية للمناول المتوازي المتنقل والتي تحدث نتيجة التكرر، تم اشتقاق النموذج الحركي العكسي باستخدام نظام عصبي ضبابي مختلط. واستخدمت طريقة لاجرانج المتزامنة المنفصلة في حل مسألة التحكم الأمثل المقيدة ذات الدرجة غير الخطية العالية. وباستخدام نتائج حل المسألة بطريقة لاجرنج المتزامنة تم بناء نظام استدلال عصبي ضبابي تكيفي لحل مسألة تخطيط مسار الحركة. أظهرت نتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها فعالية هاتين الطريقتين في تخطيط مسار الحركة للمناول المتوازي المتنقل وبدرجة خطأ قليلة متقبلة.

English Abstract

This thesis studies a new generation of robotic systems; Mobile Parallel Manipulator (MPM); these are composed of a multi-degree of freedom parallel platform carried by an autonomous wheeled mobile robot. Both position and differential kinematics problems are solved in details. The problems of kinematic singularity and redundancy are solved through joint limits avoidance and manipulability criteria. Furthermore, taking the MPM self motion into consideration due to its redundancy, the inverse kinematic is derived using hybrid neuro-fuzzy system called NeFIK. The discrete Augmented Lagrangean (AL) technique is then used to solve the highly nonlinear constrained multi-objective optimal control problem. Based on the result of the AL solution, an ANFIS based structure is built to solve for the online trajectory planning of the MPM. Result of both offline and online shows that the trajectory planning of MPM is derived with small acceptable error.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Systems
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Systems Engineering Dept
Committee Advisor:Khoukhi, Amar
Committee Members:Al-Sunni, Fuad and Elshafei, Moustafa
ID Code:138693
Deposited By:Mutaz Hamdan (g200702170)
Deposited On:13 Jun 2012 13:59
Last Modified:13 Jun 2012 13:59

Repository Staff Only: item control page